Стрічка новин про штучний інтелект і машинне навчання

Головні новини та публікації щодня! Будьте на крок попереду: дізнавайтеся першими про нові ідеї, тренди та інновації у сфері технологій

Освоєння дерев рішень: Візуальний посібник для початківців

Дерева рішень мають важливе значення в машинному навчанні, пропонуючи інтуїтивно зрозумілі блок-схеми «якщо-тоді». Дізнайтеся, як працює цей алгоритм на прикладі побудови дерев на основі штучного набору даних з гольфу для прогнозування умов гри.

Битва на мільярд доларів: Боротьба з біопіратством

Дослідники збирають рідкісні організми по всьому світу, викликаючи гнів на глобальному півдні через безоплатне використання генетичних кодів. Вчені збирають зразки водоростей у кар'єрі в Північному Йоркширі для досліджень промислової революції в галузі штучного інтелекту.

Thames Water домагається збільшення рахунків через проблеми з регуляторним планом

Водопостачальна компанія на південному сході Англії вважає запропонований план скорочень «неінвестиційним». Polestar змінює генерального директора на колишнього боса Opel, наголошуючи на глобальній присутності та баченні електромобілів.

Розширені можливості ШІ: Підтримка Multi-LoRA в інструментарії NVIDIA RTX

Набір інструментів NVIDIA RTX AI Toolkit дозволяє розробникам точно налаштовувати моделі для підвищення продуктивності за допомогою LoRA, збільшуючи швидкість до 6 разів. Налаштування LLM за допомогою адаптерів LoRA дозволяє створювати індивідуальні результати, наприклад, генерувати діалоги в певних стилях або голосами одночасно для різних додатків.

Бінг і я: Подкаст-пригода з чорною скринькою

Журналіст Guardian Майкл Сафі заглиблюється у вплив штучного інтелекту на суспільство, досліджуючи як небезпеки, так і перспективи. ШІ допомагає виявляти рак у Монтані та Массачусетсі, демонструючи потенціал для позитивних змін.

Розв'язування параболічних рівнянь: Стратегічні рамки

Дослідники з Массачусетського технологічного інституту розробили алгоритм для розв'язання нелінійних параболічних рівнянь у комп'ютерній графіці. Новий підхід спрощує складні задачі до трьох кроків для кращого аналізу форми.

Nvidia перевершила очікування завдяки інвестиціям в АІ

Nvidia, третя за вартістю компанія, збільшила дохід до $30,04 млрд завдяки зростанню попиту на штучний інтелект. Незважаючи на перевищення очікувань, акції компанії впали на 3% в позаурочний час.

Опанування процесу прийняття рішень на рівні LLM за допомогою LATS та GPT-4o

GPT-4o і LATS об'єднуються, щоб покращити процес прийняття рішень на рівні LLM, революціонізуючи розв'язання проблем завдяки розширеним можливостям міркувань. Алгоритми мета-генерації збільшують обчислювальні ресурси під час виведення, імітуючи когнітивні процеси вищого рівня для покращення продуктивності моделі.

Закриваємо прогалину в Sim2Real за допомогою AWS DeepRacer

AWS DeepRacer: Навчіться долати розрив між sim2real та реальністю, опанувавши фізичний трек. Зрозумійте, як датчик камери автомобіля використовує зображення у відтінках сірого для навігації на основі значень пікселів.

Галюцинація приреченості штучного інтелекту в реальному часі

Google і Тель-Авівський університет представляють GameNGen - модель штучного інтелекту, що імітує гру Doom, використовуючи техніку стабільної дифузії. Нейромережева система може революціонізувати синтез відеоігор у реальному часі, прогнозуючи та генеруючи графіку «на льоту».